Navegando por Autor "Machado, Bartira de Oliveira Sena"

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    Um algoritmo genético para otimização do processo de perfuração de placas de circuito impresso
    (Universidade do Estado da Bahia, 2011-09-30) Machado, Bartira de Oliveira Sena; Amorim, Cláudio Alves de; Santos, Tricia Souto; Celedon, Julian Hermogenes Quezada
    Este trabalho tem por fim apresentar uma solução aproximada do problema do caixeiro viajante com o intuito de otimizar o processo de perfuração de placas de circuito impresso pela redução do comprimento da rota a ser percorrida pela broca. Para tal, foi elaborado um algoritmo genético híbrido combinando heurísticas de construção (Heurística de Savings) e otimização de rotas (RemoveSharp e LocalOpt) a uma variação do operador de crossover Edge Recombination e um operador de mutação (Shuffling). Este trabalho inclui, ainda, as análises da importância da variabilidade genética na população de um algoritmo genético e dos efeitos da preservação das “subrotas comuns” a dois cromossomos no operador Edge Recombination. Para efeito de teste e validação do algoritmo elaborado, foram utilizadas as instâncias d198, a228 e pcb442 da TSPLIB que representam modelos de placas de circuito impresso. Os resultados obtidos foram comparados com outros algoritmos presentes na literatura comprovando a eficiência do algoritmo implementado, com uma variação de até 3,4% da solução ótima para cada uma das instâncias.
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    Um algoritmo genético para otimização do processo de perfuração de placas de circuito impresso
    (Universidade do Estado da Bahia, 2011-09-30) Machado, Bartira de Oliveira Sena; Amorim, Cláudio Alves de; Santos, Tricia Souto; Celedon, Julian Hermogenes Quezada
    Este trabalho tem por fim apresentar uma solução aproximada do problema do caixeiro viajante com o intuito de otimizar o processo de perfuração de placas de circuito impresso pela redução do comprimento da rota a ser percorrida pela broca. Para tal, foi elaborado um algoritmo genético híbrido combinando heurísticas de construção (Heurística de Savings) e otimização de rotas (RemoveSharp e LocalOpt) a uma variação do operador de crossover Edge Recombination e um operador de mutação (Shuffling). Este trabalho inclui, ainda, as análises da importância da variabilidade genética na população de um algoritmo genético e dos efeitos da preservação das “subrotas comuns” a dois cromossomos no operador Edge Recombination. Para efeito de teste e validação do algoritmo elaborado, foram utilizadas as instâncias d198, a228 e pcb442 da TSPLIB que representam modelos de placas de circuito impresso. Os resultados obtidos foram comparados com outros algoritmos presentes na literatura comprovando a eficiência do algoritmo implementado, com uma variação de até 3,4% da solução ótima para cada uma das instâncias.